重庆市第八中学校2024-2025学年高二下学期半期考试语文试卷（含答案）

重庆八中2024—2025学年度（下）半期考试高二年级语文试题 一、现代文阅读（35分） （一）现代文阅读Ⅰ（本题共5小题，19分） 阅读下面的文字，完成1~5题。 材料一：机器翻译是人工智能的一个重要领域。在电子计算机诞生的第二年，即1947年，美国洛克菲勒基金会自然科学部主任韦弗和英国工程师布斯就提出了利用计算机自动翻译人类语言的设想。 从机器翻译设想提出到20世纪80年代，基于规则的机器翻译方法处于主导。其基本思想是由语言专家总结不同语言间的翻译规律并撰写翻译规则，计算机工程师将这些规则转换为机器语言，实现自动翻译。基于规则的机器翻译打开了机器翻译从设想走向实践的大门，在机器翻译发展初期立下了汗马功劳。不过此方法存在撰写规则成本高、系统开发周期长、难以快速进行多语言扩展等问题，制约了其规模化应用。 20世纪80年代末90年代初，受到统计方法在语音识别任务上取得的进展的鼓舞，国际商业机器公司研究人员提出了统计机器翻译方法。统计机器翻译利用噪声信道模型对翻译过程进行建模，基于大规模语料自动训练模型参数，突破了基于规则的方法依靠人工构建翻译规则的限制，大幅降低了系统开发成本，提升了翻译质量。这一时期，互联网的迅速普及使获得大规模训练数据成为可能，统计机器翻译逐渐进入发展的快车道。2006年，谷歌推出了基于统计方法的互联网机器翻译系统。在此后近10年的时间里，统计机器翻译是机器翻译舞台的主角。但由于统计机器翻译较难处理译文全局调序等问题，致使译文流畅度受限，逐渐遇到发展瓶颈。 近年来，深度学习的迅速发展推动了机器翻译的技术变革，神经网络机器翻译成为现阶段主流的机器翻译方法。神经网络机器翻译通过建立深度神经网络模拟人类的翻译过程，将源语言映射（编码）到高维向量空间，并通过神经网络转换（解码）为目标语言。相比统计机器翻译，神经网络机器翻译在语言表示、语义理解、译文生成等方面均有显著进步，翻译质量明显提升。2015年百度发布了全球首个互联网神经网络机器翻译系统，标志着神经网络机器翻译系统开始登上大规模产业应用的舞台。2016年谷歌也将其统计机器翻译系统升级为神经网络机器翻译系统，随后国内外行业巨头公司纷纷研发并推出神经网络机器翻译系统。 （摘编自百度翻译、中国外文局翻译院《2023机器翻译技术及产业应用蓝皮书》） 材料二：机器翻译源于自然语言处理研究，是语言学和人工智能的交叉领域，可以说是人工智能技术赋能翻译的实践。当前，以GPT为代表的大语言模型，通过海量数据深度学习，获得了强大的语义分析能力，能够生成有意义的文本，给翻译行业带来了强烈冲击。 机器翻译的优势在于，其数据学习能力能够大幅提高翻译效率。传统人工翻译需要译者耗费大量时间去查阅了解相关知识，以保证文本内容的准确性。人工译者想要尝试不同语言和领域的翻译，则需要付出额外的学习成本和时间，而且也会受到个人学习能力的限制。如今的大语言模型通过训练大量平行语料库，在海量知识中掌握了从一种语言到另一种语言的映射规则，实现了文本的大批量自动化即时翻译，大幅缩短了翻译周期。并且，随着技术的不断进步，机器翻译的质量已显著提升。目前，机器翻译常见句式、术语的准确率已达到80%，一些制式文本（如专利文本）的翻译准确率甚至达到95%。 尽管基于大语言模型的机器翻译取得了显著进步，但是在具体翻译过程中仍面临一些问题。一是特定文化背景和专业知识缺乏问题。机器翻译模型往往缺乏对特定文化的深层次理解，难以充分把握某些语境下的文化意涵。同时，在某些高度专业化的领域中，机器翻译缺乏特定背景知识和准确术语的积累。二是一词多义和常识判断问题。多义词在不同语境中有着截然不同的含义，需要依赖常识进行准确 ... ...